Qwen 4用上DeepSeek的Engram!125B MoE一张4090能跑不用量化
Qwen 4用上DeepSeek的Engram!125B MoE一张4090能跑不用量化Qwen4还没出,架构先开源了。
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Qwen4还没出,架构先开源了。
随着开源模型能力不断提升,它们已经能够以极低的成本生成多个高质量候选方案,并进一步利用模型自身对这些结果进行验证、打分和筛选。斯坦福团队最新实验发现,使用 DeepSeek V4 Flash + LLM-as-a-Verifier 进行「自验证」,可以在 Terminal-Bench 2.1 上超越 Claude Fable 5,同时整体成本低约 11 倍。
我们理想中的具身智能模型,是什么样的?
说真的,现在谁还能完全离开AI工作?
在 2026 世界人形机器人运动会 - 工业场景赛 -「装配上料岗」赛项中,一台机器人需要连续完成搬运上架、拣选上料、物料装配三项任务:从搬运 10kg 物料箱,到七类零件拣选,再到发动机 18 个气门的亚毫米级装配。
过去几年,视频生成模型在清晰度、运动表现和画面质感上不断进步。输入一句文字,模型已经能够生成颇具电影感的视频。
不建图、不记忆、零训练:coding-agent 被直接扔进屋里,导航成绩反超工业级专用模型。
过去两年,大模型几乎重写了人机协作的默认想象:写代码、查资料、做分析,似乎都能 “一问即答”。但仔细看会发现,当下很多能力并不是模型自己长出来的,而是人为地在外面包了一层又一层框架。
在动画和美术生产中,线稿上色是一个看似基础、却极其依赖细节控制的环节。创作者往往不是简单地把线稿涂上颜色,还需要理解角色身份、遵守局部色块约束、参考前后帧风格,并在连续片段中保持服装、发色、妆容和背景的一致性。
大语言模型,现在真的长出手了。 本周四,Anthropic 宣布推出硬件用 MCP:Model Hardware Standard(MHS),这是一项新标准,用于帮助所有大模型驱动的 AI 智能体(Agent)安全快捷地操纵物理设备。